耿艷香 王光艷 張立毅

摘 ?要：針對影響通信質(zhì)量的碼間干擾問題，提出利用雜草算法的隨機(jī)性、魯棒性、自適應(yīng)性優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供較好的初始權(quán)值，再與BP算法的指導(dǎo)性搜索思想結(jié)合起來，既能克服尋優(yōu)中的盲目性進(jìn)而避免局部收斂情況的發(fā)生，有效地加快收斂速度，減小剩余穩(wěn)態(tài)誤差，降低誤碼率，從而提高信道的盲均衡性能。通過計算機(jī)仿真，證明該算法具有較好的收斂性能。

關(guān)鍵詞：入侵雜草算法;初始權(quán)值;盲均衡算法;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

中圖分類號：TP391.41 ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

Abstract：In view of the inter symbol interference problem，this paper proposes a new method applying the randomness，robustness and adaptability of Invasive Weed Optimization to optimize neural network.This method can provide good initial weights for neural network.By combining the guiding search idea of BP algorithm，it can not only overcome the blindness in seeking optimization to avoid local convergence，but also effectively speed up the convergence speed，reduce the remaining steady-state error，and lower the symbol error rate，thus improving the blind equalization performance of communication channels.The computer simulation results show that this algorithm has better convergence performance.

Keywords：Invasive Weed Optimization;initial weight;Blind Equalization;BP neural network algorithm

1 ? 引言（Introduction）

盲均衡技術(shù)是一門新興的現(xiàn)代自適應(yīng)均衡技術(shù)，用來解決當(dāng)通信系統(tǒng)信道嚴(yán)重的時變特性所導(dǎo)致的接收機(jī)不能及時跟蹤信道特性變化而產(chǎn)生的通信中斷，可以只利用接收信號本身的一些數(shù)據(jù)特性來自適應(yīng)地調(diào)節(jié)均衡器的參數(shù)，消除由信道的非理想特性引起的碼間干擾，從而達(dá)到信道的均衡目的[1-3]。因此，盲均衡技術(shù)的應(yīng)用提高了系統(tǒng)的通信效率，在一定程度上也簡化了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)。

各種新型算法和人工智能理論的發(fā)展，出現(xiàn)了一些新的盲均衡改進(jìn)算法，如基于CMA的盲均衡算法[4-6]、加權(quán)多模盲均衡算法[7]、基于免疫算法的盲均衡算法[8]、蝙蝠算法優(yōu)化的多模盲均衡算法[9]和基于模擬退火的DNA遺傳優(yōu)化小波多模盲均衡算法[10]等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法也取得了頗多的成果，先后出現(xiàn)了多種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法[11-13]和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法[14-16]。本文利用雜草算法的自適應(yīng)性、快速全局收斂性和良好的魯棒性等特點，進(jìn)一步改善誤差反向傳播算法（Error Back Propagation Algorithm，簡稱BP算法）收斂速度慢，易陷入局部最優(yōu)解等缺陷，提出使用雜草算法幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速找到符合信道特征的權(quán)值組合作為初始權(quán)值，再應(yīng)用于盲均衡算法，推導(dǎo)出算法的迭代公式，從而找出代價函數(shù)的最小值，提高信道均衡的準(zhǔn)確性和有效性。通過Matlab仿真實驗，證明新算法是可靠的，其性能優(yōu)于普通的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法。

2 ? 算法的基本思想（The basic idea of the algorithm）

2.1 ? 雜草算法

雜草算法是A.R.Mehrabian和C.Lucas于2006年首次提出的，雜草算法基本思想是利用雜草算法的三個主要機(jī)制：（1）以適應(yīng)度為準(zhǔn)則的繁殖機(jī)制;（2）正態(tài)分布的擴(kuò)散機(jī)制;（3）子父代競爭排斥機(jī)制組成的一種新型群智能優(yōu)化算法。其思想模擬自然界雜草殖民的過程，在迭代初期，通過大的標(biāo)準(zhǔn)差值，進(jìn)行全局搜索;在迭代后期，標(biāo)準(zhǔn)差逐漸減小，得到當(dāng)前最優(yōu)解，每繁殖一代，都將父代和子代一起進(jìn)行排列，按適應(yīng)值大小進(jìn)行淘汰，能最大限度保留有用的信息，同時能避免早熟和陷入局部最優(yōu)，但算法的性能受參數(shù)設(shè)置影響較大。

2.2 ? 雜草算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值的盲均衡算法

為了避免BP算法收斂速度慢、易于陷入局部最優(yōu)解等缺點，可將雜草算法與盲均衡算法結(jié)合，充分利用雜草算法全局搜索的特點和盲均衡算法局部搜索速度快的特點。先利用雜草算法的遍歷性幫助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速找到權(quán)值組合的較好解作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值，然后利用BP算法進(jìn)行快速收斂，最終找到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最佳權(quán)值組合，從而即提高了收斂速度又避免了陷入局部最優(yōu)解。雜草算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的盲均衡算法（Invasive Weed Optimization Neural Network Blind Equalization Algorithm，簡稱IWO-NN-BEA）的原理框圖，如圖1所示。

圖1中，為輸入信號;為信道迭加噪聲;為信道的沖激響應(yīng);為接收信號，也是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入信號;為盲均衡后的輸出信號;為判決器輸出。

3 ?IWO-NN-BEA及其實現(xiàn)（IWO-NN-BEA and itsrealization）

在數(shù)字通信系統(tǒng)中，由于信道的多徑傳播，信道噪聲等因素的影響，數(shù)字信號在傳輸過程中將產(chǎn)生碼間串?dāng)_（Inter Symbol Interference，又稱ISI）。為了消除此干擾，使得接收端能夠正確解調(diào)，對信道畸變進(jìn)行實時的有效補償是十分必要的。選擇一個合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，通過利用雜草算法找到合適的初始權(quán)值，再結(jié)合BP算法對代價函數(shù)求極小值來達(dá)到調(diào)整權(quán)值的目的，使信道得到較好的均衡效果。

3.1 ? 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的選擇

首先選用三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如圖2所示。

圖5和圖6分別給出了在普通信道與典型電話信道中各算法的誤碼率比較曲線?？梢钥闯?，雜草算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法具有較低的誤碼率。

5 ? 結(jié)論（Conclusion）

針對傳統(tǒng)盲均衡技術(shù)的不足，本章提出了一種基于入侵雜草算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的盲均衡新算法。該算法將入侵雜草算法與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相結(jié)合，充分利用入侵雜草算法的種群多樣性和魯棒性強的特點，進(jìn)行全局搜索，獲取最佳的初始權(quán)值，避免陷入局部最優(yōu)，提高了收斂速度，減小誤碼率。最后，通過Matlab仿真證明該入侵雜草算法優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的盲均衡算法是可行的，也是有效的。

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作者簡介：

耿艷香（1983-），女，碩士，實驗師.研究領(lǐng)域：智能算法.

王光艷（1975-），女，博士，副教授.研究領(lǐng)域：信號處理.

張立毅（1965-），男，博士，教授.研究領(lǐng)域：信號處理.